6 Große Datenqualitätsprobleme, die fast alle großen Organisationen verfolgen

Mit dem Aufkommen der Datensozialisierung und Datendemokratisierung organisieren, teilen und stellen viele Organisationen die Informationen auf effiziente Weise allen Mitarbeitern zur Verfügung. Während die meisten Unternehmen von der liberalen Nutzung solcher Informationen profitieren, die ihren Mitarbeitern zur Verfügung stehen, haben andere Probleme mit der Qualität der von ihnen verwendeten Daten.

Da die meisten Unternehmen auch Systeme mit künstlicher Intelligenz implementieren oder ihr Geschäft über das Internet der Dinge vernetzen möchten, wird dies besonders wichtig.

Geschäftsanalysten ermitteln Markttrends, Leistungsdaten und präsentieren Führungskräften sogar Erkenntnisse, die dazu beitragen, die Zukunft des Unternehmens zu bestimmen. Und da die Welt noch datengetriebener wird, ist es für Geschäfts- und Datenanalysten von entscheidender Bedeutung, die richtigen Daten zur richtigen Zeit in der richtigen Form zu haben, damit sie daraus Erkenntnisse ziehen können.

Das Grundmodell, dem ein Unternehmen bei der Umsetzung der Datensozialisierung folgt, ist:

 datensozialisierung

Oft verbringen Geschäftsanalysten jedoch den größten Teil ihrer Zeit damit, sich auf die Datenqualität zu konzentrieren. Dies ist ein Problem, da die Datenaufbereitung und -verwaltung nicht die Hauptverantwortung des Business Analyst ist. Aber sie müssen auch nicht davon abhängig sein, um es für sie zu tun.

Einige der häufigsten Probleme im Zusammenhang mit der Datenqualität, mit denen Analysten und Organisationen im Allgemeinen konfrontiert sind, sind:

Duplikate

Mehrere Kopien derselben Datensätze belasten die Berechnung und Speicherung, können aber auch zu verzerrten oder falschen Erkenntnissen führen, wenn sie unentdeckt bleiben. Eines der Hauptprobleme könnte menschliches Versagen sein — jemand, der die Daten einfach versehentlich mehrmals eingibt — oder ein Algorithmus, der schief gelaufen ist.

Eine Abhilfe für dieses Problem wird „Datendeduplizierung“ genannt. Dies ist eine Mischung aus menschlicher Einsicht, Datenverarbeitung und Algorithmen zur Identifizierung potenzieller Duplikate basierend auf Wahrscheinlichkeitswerten und gesundem Menschenverstand, um festzustellen, wo Datensätze wie eine enge Übereinstimmung aussehen.

Unvollständige Daten

Viele Male, weil die Daten nicht korrekt in das System eingegeben wurden, oder bestimmte Dateien beschädigt wurden, haben die verbleibenden Daten mehrere fehlende Variablen. Wenn eine Adresse beispielsweise überhaupt keine Postleitzahl enthält, können die verbleibenden Informationen von geringem Wert sein, da der geografische Aspekt schwer zu bestimmen wäre.

Inkonsistente Formate

Wenn die Daten in inkonsistenten Formaten gespeichert sind, interpretieren die zur Analyse oder Speicherung der Informationen verwendeten Systeme sie möglicherweise nicht richtig. Wenn eine Organisation beispielsweise die Datenbank ihrer Verbraucher verwaltet, sollte das Format für die Speicherung grundlegender Informationen vorab festgelegt werden. Name (Vorname, Nachname), Geburtsdatum (US / UK-Stil) oder Telefonnummer (mit oder ohne Ländervorwahl) sollten im exakt gleichen Format gespeichert werden. Es kann Datenwissenschaftler eine beträchtliche Menge an Zeit in Anspruch nehmen, um einfach die vielen Versionen der gespeicherten Daten zu entwirren.

Die Informationen, die die meisten Datenwissenschaftler verwenden, um die Ergebnisse oder Endprodukte zu erstellen, zu bewerten, zu theoretisieren und vorherzusagen, gehen oft verloren. Die Art und Weise, wie Daten an Geschäftsanalysten in großen Organisationen weitergegeben werden — von Abteilungen, Unterabteilungen, Niederlassungen und schließlich an die Teams, die an den Daten arbeiten – hinterlässt Informationen, auf die der nächste Benutzer möglicherweise keinen vollständigen Zugriff hat.

Die Methode des Teilens und der effizienten Bereitstellung der Informationen für alle Mitarbeiter einer Organisation ist der Eckpfeiler für den Austausch von Unternehmensdaten.

System-Upgrades

Jedes Mal, wenn das Datenverwaltungssystem ein Upgrade erhält oder die Hardware aktualisiert wird, besteht die Möglichkeit, dass Informationen verloren gehen oder beschädigt werden. Es ist immer ratsam, mehrere Datensicherungen durchzuführen und die Systeme nur über authentifizierte Quellen zu aktualisieren.

Datenbereinigung und —speicherung

Mit jeder Führungsebene in einer Organisation besteht die Möglichkeit, dass lokal gespeicherte Informationen versehentlich oder absichtlich gelöscht werden. Daher ist es wichtig, die Daten auf sichere Weise zu speichern und nur eine Spiegelkopie mit den Mitarbeitern zu teilen.

„Wenn Geschäftsanwender frustriert sind, dass sie keine Antworten erhalten, wenn sie sie benötigen, können sie das Warten aufgeben und ohne Daten blind fliegen. Alternativ können sie Schurken werden und ihr eigenes Analysetool einführen, um die benötigten Daten zu erhalten, was zu einer widersprüchlichen Quelle der Wahrheit führen kann. In beiden Szenarien verlieren Daten ihre Wirksamkeit „, schrieb Brent Dykes.

Wenn nicht darauf geachtet wird, falsche oder korrupte Daten zu vermeiden, bevor sie für Geschäftsentscheidungen analysiert werden, kann die Organisation Chancen und Einnahmen verlieren, Reputationsschäden erleiden oder sogar das Vertrauen der CXOs untergraben.

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